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文档简介

1、数据清洗课程教学大纲【课程名称】数据清洗【课程类型】专业必修课【授课对象】大数据技术专业、人工智能技术专业、云计算技术与应用专业，二年级学生【学时学分】周学时 6，共 72 学时，4 学分【课程概况】核心课程，它担负着系统、全面地理解大数据，提高大数据应用技能的重任。PythonJAVA 程序设计数据设计的方法，大数据体系结构和网络技术的基本使用方法。【课程目标】Kettle并具有较强的分析问题和解决问题的能力【课程内容及学时分布】教学周教学周教学内容学时第一周法。2第一周主要介绍数据清洗的评估内容以及各种数据集。2第一周主要介绍数据清洗中数据质量的特点以及数据仓库的知识。2第二周主要介绍数据

2、清洗的统计知识以及数据清洗的环境和工具。2第二周主要介绍使用数据清洗的文件格式。2第二周主要介绍数据清洗中Kettle 的使用方法。2第三周主要介绍数据清洗中Kettle 的使用方法以及对不同格式的文件转换。2第三周第三周主要介绍数据抽取原理与 Web 数据抽取的技2第五周主要介绍 Kettle 数据清洗的步骤和基本方法。2第五周主要介绍 Kettle 数据清洗的常见方法和基本操作。2第六周主要介绍 Kettle 数据清洗的常见方法和基本操作（日志为主。2第六周主要介绍 Kettle 数据清洗的常见方法和基本操作（表达式和字段为主。2第六周主要介绍 Kettle 数据清洗的常见方法和基本操作（

3、空值和数据采样为主。2第七周主要介绍 Kettle 数据清洗的常见方法和基本2术。第三周主要介绍使用Kettle 实现web 数据抽取。2第四周主要介绍网络爬虫的原理与工作过程。2第四周主要介绍网络爬虫的python 实现。2第四周主要介绍网络爬虫的python 实现。2第五周主要介绍网络爬虫的python 综合应用。2操作（字符串操作为主。第七周主要介绍数据迁移原理和过程。2第七周主要介绍数据迁移技术。2第八周主要介绍数据迁移的实现。2第八周主要介绍Kettle 数据迁移的应用。2第八周主要介绍文本分词的定义、原理和算法。2第九周第九周主要介绍文本分词的处理方法。2主要介绍文本分词的应用。第九周2主要介绍Python 数据清洗库的使用。第九周2第十周主要介绍Python 数据清洗中numpy 和pandas的使用6周主要介绍pandas 和matplotlib 数据清洗4主要介绍 DataCleaner数据分析与清洗第十二周2第十二周综合训练：要求学生根据本课程所学的内容进行综合设计：数据清洗数据可视化6【课程要求与成绩评定】评定项目评定项目要求百分比平时成绩课堂表现、出勤、作业60%期末考试上机考试40

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